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[机器学习] 打通机器学习任督二脉40讲2018年6月

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admin 发表于 2020-12-21 16:45:42
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# ]# G/ p3 [6 t+ h人工智能之机器学习帮你打通机器学习任督二脉40讲2018年6月, Q  v9 `$ _& y% ~; q
180604-开篇词 _ 打通修炼机器学习的任督二脉; Z8 I, R1 N" s+ b' {( p
180605-01 _ 频率视角下的机器学习
, o# ?5 H5 ~, D180607-02 _ 贝叶斯视角下的机器学习
- L, Y5 [, r) G& T180609-03 _ 学什么与怎么学:: o/ n$ \& s9 \; O) b- f/ Y* }9 d
180612-04 _ 计算学习理论:
  }; I% K/ c' c/ D+ i6 {; G180614-05 _ 模型的分类方式
2 n( j+ W/ U9 s! Q$ P180616-06 _ 模型的设计准则7 M5 ?2 }2 V; O: y/ o6 Z
180619-07 _ 模型的验证方法
5 K$ ~: _& Y5 T4 t+ i" Z* o  L+ ]180621-08 _ 模型的评估指标
. q$ V5 x: G1 i' ?4 t. o7 H180623-09 _ 实验设计0 g% `) K' v3 y5 K) A4 v4 x
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180628-11 _ 基础线忄生回归:一元与多元
1 n3 o& l( [7 D+ k1 p180630-12 _ 正则化处理:收缩方法与边际化8 `; R: t* L; L+ m2 i& A
180703-13 _ 线忄生降维:主成分的使用
' U4 w' O+ J$ |# U4 u' j180705-14 _ 非线忄生降维:流形学习
) P+ W, Q6 O' s) ^+ q' v' d7 a180707-15 _ 从回归到分类:联系函数与降维+ h, ~! k" `5 d0 B- d! H9 c
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180714-18 _ 从全局到局部:核技巧
" W* W  L9 o; j: T( X- p180717-19 _ 非参数化的局部模型:K近邻
& W- K" n% H, `7 }* I180719-20 _ 基于距离的学习:聚类与度量学习
9 P& G! _1 T5 ^9 P180721-21 _ 基函数扩展:属忄生的非线忄生化
4 q% H' n- d' Z! X! }180724-22 _ 自适应的基函数:神经网络;
; c  t, ?, G1 w" U3 e180726-23 _ 层次化的神经网络:深度学习
( y+ Q( B4 d4 C) _0 I180728-24 _ 深度编解码:表示学习
& M2 w  G& D* _! }5 I- K) ]9 H180731-25 _ 基于特征的区域划分:树模型
' Q' ]5 C) w/ Z, |* ?180802-26 _ 集成化处理:Boosting与Bagging xa0
, ]$ V0 X7 S- i& w* _: m' w180804-27 _ 万能模型:梯度提升与随机森林 xa0
3 b: K1 H9 Z& p' N1 S7 |8 N3 [6 b180807-总结课 _ 机器学习的模型体系$ w# p3 {3 n  t$ u
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! [5 A0 p8 _5 J. s) w0 r* H180811-29 _ 有向图模型:贝叶斯网络+
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. l8 p3 m( F+ n5 ?8 W180823-34 _ 连续序列化模型:线忄生动态系统
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/ D% D/ r: H5 x1 a0 E- m5 w180904-39 _ 隐变量下的参数学习:EM方法与混合模型
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shuqi168 发表于 2020-12-27 02:36:11
讲的很详细,对于新手的我有帮助,100分
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xrj784520 发表于 2020-12-27 17:29:50 来自手机
IT直通车论坛,给我省了好几千块钱,太多需要的课程了
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joesala 发表于 2020-12-28 10:44:56
1111111111
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wanghui0380 发表于 2020-12-28 20:36:57
谢谢分享,注册对了!
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271654589 发表于 2020-12-29 10:21:38
6666666666666
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奥特曼 发表于 2020-12-29 19:45:59
讲的很详细,对于新手的我有帮助,100分
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treesky 发表于 2020-12-30 11:42:12 来自手机
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saucer 发表于 2020-12-30 16:35:45 来自手机
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403727608 发表于 2021-1-1 14:08:27
感谢分享66666
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